CN114697322B - 一种基于云端业务处理的数据筛选方法 - Google Patents

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CN114697322B CN202210145914.1A CN202210145914A CN114697322B CN 114697322 B CN114697322 B CN 114697322B CN 202210145914 A CN202210145914 A CN 202210145914A CN 114697322 B CN114697322 B CN 114697322B
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Abstract

本申请提出一种基于云端业务处理的数据筛选方法,涉及信息技术领域,在需要识别的第一目标数据与第二目标数据的数值不同的情况下,通过使每一个第一节点参数的节点参数差异值小于或等于预设的差异上限值,提高了从第一目标数据中确定出与第二目标数据匹配的筛选数据的准确度。

Description

一种基于云端业务处理的数据筛选方法
技术领域
本申请涉及信息技术领域,具体而言,涉及一种基于云端业务处理的数据筛选方法。
背景技术
随着集群技术的发展,大型计算能力需求的场景已经出现。云计算作为一种新型的计算场景,能够充分运用各个计算节点的资源,比如计算资源、软件资源、存储资源以及网络资源等,能够提供强大的处理能力,实现计算节点资源间的透明共线,构建高性能计算和服务场景。
然而,在从海量数据中筛选出用户所需数据时,现有技术往往采用的是模糊搜索,准确度较低。
发明内容
本申请的目的在于提供一种基于云端业务处理的数据筛选方法,能够提高数据筛选的准确度。
为了实现上述目的,本申请采用的技术方案如下:
本申请提供一种基于云端业务处理的数据筛选方法,所述方法应用于设备集群系统中的第二集群设备,所述方法包括:
接收第一集群设备发送的第一目标数据,并获取所述第一目标数据中的至少两个第一节点参数,获得每一个第一节点参数的运算符参数;其中,所述第一集群设备为所述设备集群系统中与所述第二集群设备不同的集群设备;
根据所述每一个第一节点参数的运算符参数,获得所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值;其中,所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值均小于或等于预设的差异上限值,任一个第一节点参数对应的节点参数差异值为所述任一个第一节点参数与第二目标数据中的第二节点参数之间的节点参数差异值,所述第一目标数据和所述第二目标数据的数值不同;
根据所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值,从所述至少两个第一节点参数中查找出与所述第二节点参数对应的第三节点参数;
根据所述第三节点参数从所述第一目标数据中筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述根据所述第三节点参数从所述第一目标数据中筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据,包括:
根据所述第三节点参数,通过离散特征匹配策略从所述第一目标数据中筛选出第一筛选数据;
从所述第一筛选数据包括的第三节点参数中筛选出第四节点参数,并根据所述第四节点参数从所述第一筛选数据中筛选出第二筛选数据;其中,所述第四节点参数对应的节点参数差异值小于节点参数差异值预设的差异上限值;
根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述第二筛选数据的包括有多个;
所述根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据,包括:
基于第三筛选数据包括的节点参数的个数大于预设的数量上限值,并根据第三筛选数据包括的节点参数确定出与所述第二目标数据匹配的筛选数据;其中,所述第三筛选数据为多个第二筛选数据中包括最多节点参数的筛选数据。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述第二筛选数据的包括有多个;
所述根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据,包括:
基于第三筛选数据包括的节点参数的个数小于或等于预设的数量上限值,从多个第二筛选数据中确定出与所述第三筛选数据存在重叠范围的第四筛选数据;其中,所述第三筛选数据为多个第二筛选数据中包括最多节点参数的筛选数据;
根据所述第三筛选数据包括的节点参数和所述第四筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述第四节点参数包括有多个;
所述根据所述第四节点参数从所述第一筛选数据中筛选出第二筛选数据,包括:
基于节点参数差异值对多个第四节点参数进行排列,得到节点参数数组;
从节点参数差异值最大的第四节点参数开始,依次遍历所述节点参数数组中的每一个第四节点参数,对于任一个第四节点参数,基于第五筛选数据中不包括所述任一个第四节点参数,则确定出所述任一个第四节点参数所对应的筛选数据;其中,所述第五筛选数据为所述节点参数数组中所述任一个第四节点参数之前的第四节点参数所对应的筛选数据;
将所确定出的第四节点参数对应的筛选数据作为所述第二筛选数据。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述方法还包括:
获得第一集群设备发送的设备匹配请求,其中,所述设备匹配请求用于请求计算所述第一集群设备与第二集群设备交互完成集群服务时的匹配度,所述集群服务是所述设备匹配请求所指示的服务;
从数据链路配置关系表项中获得与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路;
通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,以使所述第二集群设备与所述第一集群设备交互完成所述集群服务。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述数据链路配置关系表项保存在设备集群网络中,所述数据链路配置关系表项包括集群设备与集群设备端口之间的配置关系、集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系,以及数据传输链路标识与数据传输链路之间的配置关系;
所述从数据链路配置关系表项中获得与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路,包括:
从所述集群设备与集群设备端口之间的配置关系中查找出所述第一集群设备对应的第一集群设备端口;
从所述集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系中查找出与所述第一集群设备端口对应的第一数据传输链路标识;
根据所述数据传输链路标识与数据传输链路之间的配置关系,将与所述第一数据传输链路标识对应的数据传输链路确定为与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,包括:
对所述第一数据传输链路和所述设备匹配请求进行传输数据类型校验;
若所述第一数据传输链路与所述设备匹配请求的传输数据类型校验通过,则从所述集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系中查找出与所述第一数据传输链路标识对应的第二集群设备端口;
根据所述集群设备与集群设备端口之间的配置关系,确定出与所述第二集群设备端口对应的第二集群设备,并将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,包括:
在从所述设备集群网络保存的配置关系中查找出与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路后,获得所述设备匹配请求匹配的链路验证策略,其中,所述链路验证策略用于指示发送所述设备匹配请求的数据传输链路所对应的验证策略;
若所述第一数据传输链路符合所述设备匹配请求对应的链路验证策略,则通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述方法还包括:
若所述第一数据传输链路不符合所述设备匹配请求对应的链路验证策略,则查找出符合所述链路验证策略的第二数据传输链路;
由通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,切换为通过所述第二数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述查找出符合所述链路验证策略的第二数据传输链路之后,所述方法还包括:
若所述第一数据传输链路与所述第二数据传输链路属于同类型数据传输链路,则将所述数据传输链路标识与数据传输链路之间的配置关系中,所述第一数据传输链路标识对应的数据传输链路由所述第一数据传输链路,切换为所述第二数据传输链路;
若所述第一数据传输链路与所述第二数据传输链路属于不同类型数据传输链路,则将所述集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系中,所述第一集群设备端口对应所述第一数据传输链路标识,切换为所述第一集群设备端口对应第二数据传输链路标识,其中,所述第二数据传输链路标识用于指示所述第二数据传输链路对应的数据传输链路标识。
本申请提供的一种基于云端业务处理的数据筛选方法,在需要识别的第一目标数据与第二目标数据的数值不同的情况下,通过使每一个第一节点参数的节点参数差异值小于或等于预设的差异上限值,提高了从第一目标数据中确定出与第二目标数据匹配的筛选数据的准确度。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它相关的附图。
图1为本申请提供的一种基于云端业务处理的数据筛选方法的一种示意性流程图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请的一些实施例中的附图,对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请选定的一些实施例。基于本申请中的一部分实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1,图1为本申请提供的一种基于云端业务处理的数据筛选方法的一种示意性流程图,所述方法应用于设备集群系统中的第二集群设备,所述方法包括以下步骤:
步骤S101,接收第一集群设备发送的第一目标数据,并获取所述第一目标数据中的至少两个第一节点参数,获得每一个第一节点参数的运算符参数;其中,所述第一集群设备为所述设备集群系统中与所述第二集群设备不同的集群设备。
步骤S102,根据所述每一个第一节点参数的运算符参数,获得所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值;其中,所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值均小于或等于预设的差异上限值,任一个第一节点参数对应的节点参数差异值为所述任一个第一节点参数与第二目标数据中的第二节点参数之间的节点参数差异值,所述第一目标数据和所述第二目标数据的数值不同。
步骤S103,根据所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值,从所述至少两个第一节点参数中查找出与所述第二节点参数对应的第三节点参数。
步骤S104,根据所述第三节点参数从所述第一目标数据中筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据。
可见,本申请提供的一种基于云端业务处理的数据筛选方法,在需要识别的第一目标数据与第二目标数据的数值不同的情况下,通过使每一个第一节点参数的节点参数差异值小于或等于预设的差异上限值,提高了从第一目标数据中确定出与第二目标数据匹配的筛选数据的准确度。
可选地,作为一种可能的实施方式,在执行步骤S104以根据所述第三节点参数从所述第一目标数据中筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据时,可以先根据所述第三节点参数,通过离散特征匹配策略从所述第一目标数据中筛选出第一筛选数据;然后从所述第一筛选数据包括的第三节点参数中筛选出第四节点参数,并根据所述第四节点参数从所述第一筛选数据中筛选出第二筛选数据;其中,所述第四节点参数对应的节点参数差异值小于节点参数差异值预设的差异上限值;接下来,根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述第二筛选数据的包括有多个;在根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据时,可以基于第三筛选数据包括的节点参数的个数大于预设的数量上限值,并根据第三筛选数据包括的节点参数确定出与所述第二目标数据匹配的筛选数据;其中,所述第三筛选数据为多个第二筛选数据中包括最多节点参数的筛选数据。
可选地,作为另一种可能的实施方式,所述第二筛选数据的包括有多个;在根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据时,可以先基于第三筛选数据包括的节点参数的个数小于或等于预设的数量上限值,从多个第二筛选数据中确定出与所述第三筛选数据存在重叠范围的第四筛选数据;其中,所述第三筛选数据为多个第二筛选数据中包括最多节点参数的筛选数据;然后根据所述第三筛选数据包括的节点参数和所述第四筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述第四节点参数包括有多个;在根据所述第四节点参数从所述第一筛选数据中筛选出第二筛选数据时,可以基于节点参数差异值对多个第四节点参数进行排列,得到节点参数数组;然后从节点参数差异值最大的第四节点参数开始,依次遍历所述节点参数数组中的每一个第四节点参数,对于任一个第四节点参数,基于第五筛选数据中不包括所述任一个第四节点参数,则确定出所述任一个第四节点参数所对应的筛选数据;其中,所述第五筛选数据为所述节点参数数组中所述任一个第四节点参数之前的第四节点参数所对应的筛选数据;最后,将所确定出的第四节点参数对应的筛选数据作为所述第二筛选数据。
可选地,作为一种可能的实施方式,本申请提供的一种基于云端业务处理的数据筛选方法还包括以下方案:
先获得第一集群设备发送的设备匹配请求,其中,所述设备匹配请求用于请求计算所述第一集群设备与第二集群设备交互完成集群服务时的匹配度,所述集群服务是所述设备匹配请求所指示的服务;然后从数据链路配置关系表项中获得与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路;接下来通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,以使所述第二集群设备与所述第一集群设备交互完成所述集群服务。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述数据链路配置关系表项保存在设备集群网络中,所述数据链路配置关系表项包括集群设备与集群设备端口之间的配置关系、集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系,以及数据传输链路标识与数据传输链路之间的配置关系;在从数据链路配置关系表项中获得与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路时,可以先从所述集群设备与集群设备端口之间的配置关系中查找出所述第一集群设备对应的第一集群设备端口;然后从所述集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系中查找出与所述第一集群设备端口对应的第一数据传输链路标识;接着,根据所述数据传输链路标识与数据传输链路之间的配置关系,将与所述第一数据传输链路标识对应的数据传输链路确定为与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路。
可选地,作为一种可能的实施方式,在通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备时,可以先对所述第一数据传输链路和所述设备匹配请求进行传输数据类型校验;若所述第一数据传输链路与所述设备匹配请求的传输数据类型校验通过,则从所述集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系中查找出与所述第一数据传输链路标识对应的第二集群设备端口;接下来,根据所述集群设备与集群设备端口之间的配置关系,确定出与所述第二集群设备端口对应的第二集群设备,并将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
可选地,作为另一种可能的实施方式,在通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备时,可以先在从所述设备集群网络保存的配置关系中查找出与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路后,获得所述设备匹配请求匹配的链路验证策略,其中,所述链路验证策略用于指示发送所述设备匹配请求的数据传输链路所对应的验证策略;若所述第一数据传输链路符合所述设备匹配请求对应的链路验证策略,则通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
可选地,作为一种可能的实施方式,本申请提供的一种基于云端业务处理的数据筛选方法还包括以下方案:
若所述第一数据传输链路不符合所述设备匹配请求对应的链路验证策略,则查找出符合所述链路验证策略的第二数据传输链路;然后,由通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,切换为通过所述第二数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
可选地,作为一种可能的实施方式,所述查找出符合所述链路验证策略的第二数据传输链路之后,本申请提供的一种基于云端业务处理的数据筛选方法还包括以下方案:
若所述第一数据传输链路与所述第二数据传输链路属于同类型数据传输链路,则将所述数据传输链路标识与数据传输链路之间的配置关系中,所述第一数据传输链路标识对应的数据传输链路由所述第一数据传输链路,切换为所述第二数据传输链路;若所述第一数据传输链路与所述第二数据传输链路属于不同类型数据传输链路,则将所述集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系中,所述第一集群设备端口对应所述第一数据传输链路标识,切换为所述第一集群设备端口对应第二数据传输链路标识,其中,所述第二数据传输链路标识用于指示所述第二数据传输链路对应的数据传输链路标识。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的一些实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。
也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。
也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请的一些实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请的一些实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的部分实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其它的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (9)

1.一种基于云端业务处理的数据筛选方法,其特征在于,所述方法应用于设备集群系统中的第二集群设备,所述方法包括:
接收第一集群设备发送的第一目标数据,并获取所述第一目标数据中的至少两个第一节点参数,获得每一个第一节点参数的运算符参数;其中,所述第一集群设备为所述设备集群系统中与所述第二集群设备不同的集群设备;
根据所述每一个第一节点参数的运算符参数,获得所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值;其中,所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值均小于或等于预设的差异上限值,任一个第一节点参数对应的节点参数差异值为所述任一个第一节点参数与第二目标数据中的第二节点参数之间的节点参数差异值,所述第一目标数据和所述第二目标数据的数值不同;
根据所述每一个第一节点参数对应的节点参数差异值,从所述至少两个第一节点参数中查找出与所述第二节点参数对应的第三节点参数;
根据所述第三节点参数从所述第一目标数据中筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据;
所述根据所述第三节点参数从所述第一目标数据中筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据,包括:
根据所述第三节点参数,通过离散特征匹配策略从所述第一目标数据中筛选出第一筛选数据;
从所述第一筛选数据包括的第三节点参数中筛选出第四节点参数,并根据所述第四节点参数从所述第一筛选数据中筛选出第二筛选数据;其中,所述第四节点参数对应的节点参数差异值小于节点参数差异值预设的差异上限值;
根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二筛选数据的包括有多个;
所述根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据,包括:
基于第三筛选数据包括的节点参数的个数大于预设的数量上限值,并根据第三筛选数据包括的节点参数确定出与所述第二目标数据匹配的筛选数据;其中,所述第三筛选数据为多个第二筛选数据中包括最多节点参数的筛选数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二筛选数据的包括有多个;
所述根据所述第二筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据,包括:
基于第三筛选数据包括的节点参数的个数小于或等于预设的数量上限值,从多个第二筛选数据中确定出与所述第三筛选数据存在重叠范围的第四筛选数据;其中,所述第三筛选数据为多个第二筛选数据中包括最多节点参数的筛选数据;
根据所述第三筛选数据包括的节点参数和所述第四筛选数据包括的节点参数筛选出与所述第二目标数据相匹配的筛选数据。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法,其特征在于,所述第四节点参数包括有多个;
所述根据所述第四节点参数从所述第一筛选数据中筛选出第二筛选数据,包括:
基于节点参数差异值对多个第四节点参数进行排列,得到节点参数数组;
从节点参数差异值最大的第四节点参数开始,依次遍历所述节点参数数组中的每一个第四节点参数,对于任一个第四节点参数,基于第五筛选数据中不包括所述任一个第四节点参数,则确定出所述任一个第四节点参数所对应的筛选数据;其中,所述第五筛选数据为所述节点参数数组中所述任一个第四节点参数之前的第四节点参数所对应的筛选数据;
将所确定出的第四节点参数对应的筛选数据作为所述第二筛选数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获得第一集群设备发送的设备匹配请求,其中,所述设备匹配请求用于请求计算所述第一集群设备与第二集群设备交互完成集群服务时的匹配度,所述集群服务是所述设备匹配请求所指示的服务;
从数据链路配置关系表项中获得与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路;
通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,以使所述第二集群设备与所述第一集群设备交互完成所述集群服务。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述数据链路配置关系表项保存在设备集群网络中,所述数据链路配置关系表项包括集群设备与集群设备端口之间的配置关系、集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系,以及数据传输链路标识与数据传输链路之间的配置关系;
所述从数据链路配置关系表项中获得与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路,包括:
从所述集群设备与集群设备端口之间的配置关系中查找出所述第一集群设备对应的第一集群设备端口;
从所述集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系中查找出与所述第一集群设备端口对应的第一数据传输链路标识;
根据所述数据传输链路标识与数据传输链路之间的配置关系,将与所述第一数据传输链路标识对应的数据传输链路确定为与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,包括:
对所述第一数据传输链路和所述设备匹配请求进行传输数据类型校验;
若所述第一数据传输链路与所述设备匹配请求的传输数据类型校验通过,则从所述集群设备端口与数据传输链路标识之间的配置关系中查找出与所述第一数据传输链路标识对应的第二集群设备端口;
根据所述集群设备与集群设备端口之间的配置关系,确定出与所述第二集群设备端口对应的第二集群设备,并将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
8.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,包括:
在从所述设备集群网络保存的配置关系中查找出与所述设备匹配请求相对应的第一数据传输链路后,获得所述设备匹配请求匹配的链路验证策略,其中,所述链路验证策略用于指示发送所述设备匹配请求的数据传输链路所对应的验证策略;
若所述第一数据传输链路符合所述设备匹配请求对应的链路验证策略,则通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述第一数据传输链路不符合所述设备匹配请求对应的链路验证策略,则查找出符合所述链路验证策略的第二数据传输链路;
由通过所述第一数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备,切换为通过所述第二数据传输链路将所述设备匹配请求发送至所述第二集群设备。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110837432A (zh) * 2019-11-14 2020-02-25 北京金山云网络技术有限公司 服务集群中异常节点的确定方法、装置和监控服务器
CN111176697A (zh) * 2020-01-02 2020-05-19 广州虎牙科技有限公司 服务实例部署方法、数据处理方法及集群联邦
WO2021063339A1 (zh) * 2019-09-30 2021-04-08 星环信息科技(上海)股份有限公司 集群资源调度方法、装置、设备及储存介质
CN113127168A (zh) * 2021-04-07 2021-07-16 深圳希施玛数据科技有限公司 服务分配方法、系统、装置、服务器及介质
CN113204476A (zh) * 2021-05-28 2021-08-03 王强 一种用户行为数据安全检测方法
CN113296929A (zh) * 2020-06-29 2021-08-24 阿里巴巴集团控股有限公司 基于云计算的资源匹配方法、装置及系统
CN113495921A (zh) * 2020-04-02 2021-10-12 北京京东振世信息技术有限公司 一种数据库集群的路由方法和装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021063339A1 (zh) * 2019-09-30 2021-04-08 星环信息科技(上海)股份有限公司 集群资源调度方法、装置、设备及储存介质
CN110837432A (zh) * 2019-11-14 2020-02-25 北京金山云网络技术有限公司 服务集群中异常节点的确定方法、装置和监控服务器
CN111176697A (zh) * 2020-01-02 2020-05-19 广州虎牙科技有限公司 服务实例部署方法、数据处理方法及集群联邦
CN113495921A (zh) * 2020-04-02 2021-10-12 北京京东振世信息技术有限公司 一种数据库集群的路由方法和装置
CN113296929A (zh) * 2020-06-29 2021-08-24 阿里巴巴集团控股有限公司 基于云计算的资源匹配方法、装置及系统
CN113127168A (zh) * 2021-04-07 2021-07-16 深圳希施玛数据科技有限公司 服务分配方法、系统、装置、服务器及介质
CN113204476A (zh) * 2021-05-28 2021-08-03 王强 一种用户行为数据安全检测方法

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